サイバーレジリエンスの重要性の増大
2026年には、ITインフラストラクチャのあらゆるレイヤーにレジリエンスを組み込むことが、広範なトレンドとなるでしょう。これは、エンタープライズデータインフラストラクチャのギャップがサイバー攻撃に対する脆弱性を生むという長年の認識が、経営層にまで浸透した結果と考えられます。サイバーレジリエンスは、今後、中核的なビジネス機能として扱われるようになる見込みです。
LevelBlue Researchが実施した調査「2025 Future Report: Cyber Resilience and Business Impact」によると、サイバーレジリエンス志向の経営幹部の43%が、関連会議への参加が増えたと回答しています。また、経営幹部の68%が、重大な情報セキュリティ事件に関するメディア報道が、最高経営層がサイバーセキュリティを優先課題と認識するきっかけになったと述べています。これは、リーダーシップチームがサイバーレジリエンスにおいて重要な役割を果たすことを裏付けるものです。
企業は、サイバー攻撃から数分から数時間以内に回復・復元できる能力が求められるようになります。これにより、データが人質に取られても身代金を支払う必要がなくなり、サイバー犯罪者が攻撃に躊躇するようになる効果が期待されます。PwCの「2026 Global Digital Trust Insights」調査（2025年10月）では、対象となった脆弱性のすべてに対処に自信があるとした企業はわずか6%に留まっているものの、ビジネスリーダーとテクノロジーリーダーの60%がサイバーリスクへの投資を戦略的優先事項のトップ3に位置付けていることが示されています。
Infinidatは、次世代データ保護のパイオニアとして、現在市場で最も包括的なエンタープライズ向けサイバーストレージレジリエンスソリューションを提供しています。
AIの絶対的な力が世界を席巻
AIが社会を変革するテクノロジートレンドであることは明らかです。情報の検索方法から日常的なタスクの自動化、さらには高度なエージェント型AIまで、その影響は多岐にわたります。Gartnerは、世界のAI関連支出が2026年に約2.02兆ドルに達すると予測しており、これは2025年の推定支出額1.48兆ドルから36%増の大幅な増加です。この支出増加は、ITインフラストラクチャへのAI統合や、スマートフォンやコンピュータへのAI機能搭載の進展が牽引すると考えられています。
多くの組織がAIの概念実証（POC）段階にある一方で、MITの研究では「現段階で米国労働力の11%以上がAIに代替可能」と指摘されるなど、AIに関する議論は活発です。しかし、これらの課題は今後12～18ヶ月で解決され、AIのビジネス価値が実証されると見られています。
「AIファクトリー」という言葉が一般化し、AIベースの自動化を導入するこれらのファクトリーは、膨大な電力を必要とし、サイバーセキュリティの確保も不可欠です。AIファクトリーとは、AIのライフサイクル全体を管理するインフラストラクチャであり、データの取り込みからモデルの展開、継続的な改良までをカバーします。企業やサービスプロバイダーは、自社データの管理権限を維持し、セキュリティとコンプライアンスを確保するため、プライベートAIファクトリーの自社開発または導入を進めています。AIワークロードやAIアプリケーションを処理するには、エンタープライズグレードの先進のストレージが不可欠です。
Infinidatは、AIワークロードとAIアプリケーションの処理に優れた、AIに最適化されたエンタープライズストレージソリューションを提供しています。AIにおいて性能は最も重要な要素であり、Infinidatは現在の市場で最も高性能のエンタープライズストレージプラットフォームを提供しています。
先進のインテリジェントな自律型自動化の普及
自動運転車や自動運転タクシー、バスなどは、先進のインテリジェントな自律型自動化が私たちの生活に浸透しつつある一例です。これらは、人々の生活、仕事、移動のあり方を変革するAIの大きなインパクトを示しています。自動車はデータ駆動型のAIマシンとなり、収集されたデータはハイパースケーラー、マネージドサービスプロバイダー、あるいは大企業のオンプレミスのデータインフラストラクチャといった、集中型のデータセンターに集約されます。
あらゆる種類のシステムが自律性を高め、人間の介入なしに複雑な多段階タスクを遂行できるようになっています。これには、自ら推論し、計画を立て、行動できるAIエージェントも含まれます。これは、AIモデルがさまざまな種類のデータを同時に処理する能力が高度化しているためです。機械学習（データから学習しパターンを特定するAIの一形態）は、より適応性の高い自動化されたサイバーセキュリティツールの構築にも活用されており、エンタープライズストレージプラットフォームに組み込まれたサイバー検知システムはその一例です。
AIオートメーションは、ロボット工学による製造や物流の革命だけでなく、疾患の発見のようなタスクを自動化することで、科学的発見や医療の向上にも貢献しています。究極的には、このような種類の自動化によって、人々は「設定すれば後は忘れていい」というアプローチを取ることが可能になり、これはこの10年間で最も先進的な自動化の成果となるでしょう。
Infinidatは、さまざまな形で自律型自動化を提供するエンタープライズストレージのリーダーであり、エンタープライズストレージについて「設定すれば後は忘れていい」のアプローチを実現しています。Infinidatは、自動化されたハイエンドのエンタープライズストレージの導入と使用がいかに容易であるかを再定義しました。
データセンターの膨大な電力消費への対応
データセンターは電力を大量に消費するため、電力不足がデータセンター全体における深刻な課題となっています。データセンター数の増加に伴う電力使用量の増加というテクノロジートレンドは今後も拡大していくでしょう。AIを利用しているかどうかに関わらず、多くのデータセンターは、近い将来電力不足に陥る瀬戸際にあります。AIブームは、データセンターの電力需要が指数関数的に増加する主因の一つです。
電力需要が増加する一方で、新たなデータセンターの建設数も急増しています。ABIリサーチによると、データセンター建設市場は2024年に55%以上成長し、2025年には33%以上の成長が見込まれています。米国では、2025年7月単月のデータセンター建設支出額が、2024年1～7月期の支出額のほぼ3倍に達しました。米国エネルギー情報局（EIA）によれば、米国の2025年の電力消費量は過去最高の4兆1,000億キロワット時を超え、その主要因の一つはデータセンターからの需要増加でした。EIAでは、2026年の電力需要は4兆3,000億キロワット時を超えると予測しています。
この電力を大量に消費するテクノロジートレンドは、企業に省エネ、電力の再配分、あるいはエネルギーコスト削減を行う方法を見出す必要性を示唆しています。電力効率化は、世界中のITチームにとって新たな「行動要請」となっており、電力使用量を削減する、あるいはより戦略的なAIシステムへ電力を再配分する戦略の実施が求められています。2026年には、電力効率の高いエンタープライズストレージプラットフォームへの投資によってデータインフラストラクチャの電力効率化を図るにあたって、エンタープライズストレージインフラストラクチャが最初のターゲットとなるでしょう。このトレンドによって、エンタープライズデータセンターがより環境に優しいものになるだけでなく、大幅なコスト削減という効果も期待されます。
Infinidatは、最近InfiniBox® G4ファミリーを拡充・強化しました。これにより、企業顧客とサービスプロバイダーは、より多くのデータを効率的に保存し、ラックスペースやフロアスペースを解放し、優れたテラバイトあたりの電力コスト効率のもとで、より環境に配慮したストレージインフラストラクチャ構築を可能とするエネルギー消費削減を実現しています。
まとめ
AI、サイバーセキュリティ、自律型自動化、電力使用量という4つの包括的要因が、テクノロジーの未来を再定義しています。2026年以降、エンタープライズグレードのストレージは、これら全てのトレンドにおいて極めて重要な役割を果たすことになるでしょう。
Infinidatについて
Infinidatは、InfiniVerse®に基づく包括的なデータサービスを実現するプラットフォームネイティブなプライマリおよびセカンダリストレージアーキテクチャを企業とサービスプロバイダに提供しています。Infinidatのユニークなプラットフォームは、卓越したIT運用のメリットを提供し、オンプレミス、ハイブリッドマルチクラウド環境にわたって最新のワークロードをサポートします。Infinidatのサイバーレジリエントバイデザインインフラストラクチャ、消費ベースのパフォーマンス、100%のデータ可用性、サイバーセキュリティ保証SLAは、企業のITおよびビジネスにおける優先事項に合致しています。Infinidatの受賞歴のあるプラットフォームネイティブデータサービスと、高い評価を得ているホワイトグローブサービスはお客様から継続的に推奨されています。
詳細については、Infinidatのウェブサイトをご参照ください。
AI Workstyle Lab編集部コメント
Infinidatが指摘する2026年のテクノロジートレンドは、企業が直面する課題と機会を明確に示しています。特に、AIの進化とそれに伴うデータセンターの電力需要増大は、運用コストの増加と環境負荷の両面で経営層の意思決定に大きな影響を与えるでしょう。サイバーレジリエンスの強化は、単なるIT部門の課題ではなく、事業継続を左右する経営戦略として位置づける必要があります。自律型自動化の進展は、業務効率化だけでなく、新たなビジネスモデル創出の可能性を秘めており、企業はこれらの技術動向を戦略的に取り入れ、競争優位性を確立することが求められます。
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本記事は、各社の公式発表および公開情報を基に、AI Workstyle Lab編集部が 事実確認・再構成を行い作成しています。一次情報の内容は編集部にて確認し、 CoWriter（AI自動生成システム）で速報性を高めつつ、最終的な編集プロセスを経て公開しています。
